Удаляем фон и замазываем лица прямо в браузере: ONNX Runtime, MediaPipe и грабли Service Worker
TL;DR. Две нейросетевые задачи — удаление фона (ONNX Runtime Web + модель silueta) и замазывание лиц (MediaPipe Tasks Vision + BlazeFace) — запущены полностью на клиенте: ни один пиксель не уходит на сервер. Ниже — почему «в браузере», какие модели выбраны и почему, как тянуть 43-мегабайтную модель с прогресс-баром, почему лица лучше пикселизировать, чем размывать, и подробный разбор бага, на который я убил вечер: Service Worker, кэширующий .mjs/.wasm, ломает dynamic import() с ошибкой «Failed to fetch dynamically imported module».Постановка: зачем вообще «в браузере»
Дополнительный мозг в банке
Мощь экзокортексаРазвитие искусственного интеллекта и современных когнитивных наук сформировало концепцию экзокортекса — своеобразного усиленного мозга, напоминающего протез в виде экзоскелета в фантастических фильмах, который даёт человеку невиданную ранее мощь. Что же из себя представляет этот когнитивный буст экзоскелета?
Фабрикация диалога и теневой контекст для ИИ — проектируем себе друга
Чем отличается беседа с другом от разговора со случайным попутчиком в долгом путешествии? Как минимум объемом общего контекста. Там, где первый всё поймёт с пары фраз, у второго останутся только вопросы.Книги из детства обещали мне ИИ в роли друга, напарника, наставника. Но так уж получилось, что сейчас LLM — это случайный знакомый с тяжёлой формой амнезии. Давайте попробуем это исправить.
Strava ужесточает доступ к API в попытке противостоять компаниям, занимающимся сбором данных с помощью ИИ
Платформа для отслеживания физической активности и социальная сеть для спортсменов Strava ужесточает доступ к API в попытке противостоять компаниям, занимающимся сбором данных при помощи ботов на искусственном интеллекте. Осенью 2024 года компания уже ввела запрет на использование любых данных, полученных через API Strava, для обучения ИИ-моделей. Однако компании в сфере ИИ обошли этот запрет.
Anthropic показали, как будут выглядеть готовые ИИ‑агенты для профессий
Новости об ИИ в 2026 году снова выглядят как гонка моделей: кто выпустил более мощную версию, кто лучше пишет код, кто обогнал конкурентов в очередном бенчмарке. Но в случае Anthropic
Whisper или GigaAM для русского ASR в продакшене: три ловушки бенчмарка, которые перевернут ваши выводы
Пару месяцев назад мы публиковали статью про то, как получили 3.3% WER для русского ASR на CPU с GigaAM - главный тезис тогда был «специализация бьёт универсальность». Замеры в той статье шли на пяти TTS-фрагментах из аудиокниг. Всё дало идеальные 3,3% WER. С тех пор мы перемерили обе модели на реальных продакшен-записях и часть прошлых выводов здесь уточняем.Кандидата у нас по-прежнему два: SberDevices GigaAM v3-e2e-rnnt и OpenAI Whisper large-v3-turbo
Pipeline vs автономные ИИ-агенты: почему в продукте побеждает управляемая сложность, а не быстрое получение ответа
Привет, Хабр! С вами снова продуктовая команда
Как мы создали ИИ с образовательной ценностью, который не даёт студентам «схалтурить»
Привет, Хабр! На связи продуктовая команда Кэмпа — ИИ-напарника для студентов.
